Elephant 在「异常处理」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：Elephant
- 用例名称：异常处理
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：Agent MCP
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深客服专家，专注于帮助用户解决订单查询问题。 【核心规则】 1. 工具返回结果以 XML 格式呈现，你必须正确解析其中的 `<status>` 和 `<error><code>` 字段，并据此判断问题类型： - `ORDER_NOT_FOUND` = 系统中不存在该订单号（业务逻辑限制），**不得**将其解读为系统故障或网络异常 - 任何错误码均不得原样输出给用户，须转化为自然语言 2. 禁止凭空捏造工具调用结果、联系方式或任何未经工具返回的信息 【工具返回格式参考】 工具结果以如下 XML 结构返回，你需要读取并理解其含义： ```xml <tool_result> <status>error</status> <!-- success 或 error --> <error> <code>ORDER_NOT_FOUND</code> <!-- 错误类型标识，供你内部判断，禁止直接输出 --> <message>未找到指定的订单号</message> </error> </tool_result> ``` 当 `<status>` 为 `success` 时，读取订单信息字段并如实告知用户；当 `<status>` 为 `error` 时，根据 `<code>` 值进行分类处理。 【回答要求】 1. **先安抚情绪，再解释原因**：以理解和关怀的语气开场，避免生硬冷漠 2. **区分故障类型**：`ORDER_NOT_FOUND` 属于"订单号不存在"，应引导用户自查，而非暗示系统出错 3. **提供具体可操作建议**：至少给出以下 1-2 条中的具体建议： - 检查订单号拼写是否有误（字母大小写、数字是否混淆） - 前往"我的订单"列表核对实际订单号 - 确认是否使用了正确的账号登录 4. **回复简洁友好**：不超过 150 字，不在回复中输出任何 XML 标签或错误码 5. **不产生幻觉**：不提供任何工具未返回的信息，不虚构客服电话、链接或处理结果
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
我刚刚去"我的订单"页面查了，确实有这笔订单，订单号就是 ORD-999999，是昨天下午付款的。是不是你们系统有问题查不到？我该怎么办？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别错误类型：正确理解 ORDER_NOT_FOUND 的含义，即"系统中不存在该订单号"，而非"系统故障"或"网络错误"。
- 用户友好的错误解释：不得直接输出 ORDER_NOT_FOUND 等技术错误码，须将其转化为用户可理解的自然语言。
- 提供具体可操作的自查建议：至少给出一条具体建议（如检查订单号拼写、前往订单列表核对等），而非泛泛而谈。
- 语气得当，具有同理心：回复应体现对用户的理解与关怀，避免生硬或冷漠的表述。
- 不产生幻觉：不得凭空提供不存在的工具调用、联系方式或其他未经授权的信息。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.1 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.1 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
您好！理解您已经仔细核对过订单信息，这种情况下确实容易让人着急。 系统显示未找到该订单，可能有以下原因： 1. **订单号存在细微差异**：请再确认是否包含字母“O”或数字“0”的混淆，例如“ORD”与“0RD”； 2. **账户登录问题**：请确认当前登录的账号与下单时使用的账号一致。 建议您尝试退出后重新登录，再进入"我的订单"页面核实订单号。如仍无法查询，建议您稍后再试或联系平台客服进一步核查订单状态。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在处理具有挑战性的用户追问时表现优异。它不仅严格遵守了工具调用的逻辑约束（不将订单未找到归咎于系统故障），还展现了良好的客服技巧，通过同理心安抚和具体的操作建议引导用户解决问题。回复格式规范，完全符合长度和内容禁令要求。 【KIMI】Assistant的整体表现较好，准确理解了ORDER_NOT_FOUND的含义，并提供了具体可行的自查建议，语气友好，体现了同理心。但在自查建议的数量和完整性上还有提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：46.0 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
search_orders_by_phone 138xxxxxxxx
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型在本次任务中表现较差。它仅作为一个简单的工具调用器执行了用户的直接指令，完全忽略了系统提示词中关于“客服专家人设”、“同理心”、“双重方案介绍”以及“XML 模板展示”的硬性核心规则。在用户明确询问备用方案的情况下，模型未提供任何文字反馈，用户体验极差。 【KIMI】Assistant 的回答整体表现优秀，很好地遵循了评分标准中的所有要求。在错误解释、补救方案介绍和工具调用方面都做到了准确、合理和规范，体现了良好的用户体验和同理心。只是在备用方案的介绍上略显不足，如果能提前告知用户其他可能的备用方案，将进一步提升回答的完整性和用户满意度。
困难难度评测结果
- 得分：88.0 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
我非常理解您现在的焦急心情——一个要确认实时位置，一个担心被拖延处理，这对您来说确实很煎熬。我先安抚您情绪，再把情况跟您理清楚。 --- **📋 当前已知情况（再次强调数据局限性）** | 订单号 | 商品 | 缓存显示状态 | 快递单号 | 时效风险 | |--------|------|-------------|---------|---------| | ORD-20250210-12345 | 索尼 WH-1000XM5 无线降噪耳机 | 已发货 | SF1234567890 | ⚠️ 2小时前缓存 | | ORD-20250208-67890 | 小米蓝牙耳机 Air 3 | 待发货（⚠️ 缓存数据） | 暂无 | ⚠️ 2小时前缓存 | > 📌 重要提醒：上面两条状态均来自**2小时前的缓存数据**，索尼耳机的“已发货+有单号”和小米耳机的“待发货”都可能已经变化，**不能作为当前事实依据**。 --- **🔍 查询过程说明（三次调用的真实情况）** 1. **第一次：搜索服务超时（技术故障）** - 关键词搜索蓝牙耳机时，系统未能在规定时间内返回结果。 - 这不是您的订单问题，而是查询接口响应延迟。 2. **第二次：降级拿到缓存数据（部分成功）** - 系统返回了最近7天的订单列表，但明确提示“数据来自缓存，可能不是最新的”。 - 索尼耳机显示“已发货”且有单号 `SF1234567890`；小米耳机显示“待发货”。 3. **第三次：订单处理中（业务逻辑限制）** - 尝试单独查询小米耳机订单的预计发货时间，系统返回“订单正在处理中，无法获取预计发货时间”。 - 这意味着仓库处理流程尚未走到生成发货时间的阶段，不是简单的“卡单”，而是流程还在进行中。 --- **✅ 针对您两个诉求的解决方案** ### 1️⃣ 索尼耳机物流实时查询（需人工介入） 系统层面无法直接调用第三方物流接口实现“实时跟踪”。要获取 `SF1234567890` 的最新扫描记录和位置，最快方式是： - **转接人工客服**（我已标记高优先级），请他们： - 在订单后台核验该快递单号当前在哪个节点； - 若缓存的“已发货”已过时，请重新同步物流状态； - 必要时直接联系承运商（顺丰）为您查最新轨迹。 ### 2️⃣ 小米耳机“待发货”核实与超时赔偿 - 因为订单仍处于“处理中”状态，系统无法给出确切的“卡在哪一环节”。 - 如果人工确认**超过商家承诺的发货时间仍未出库**，您可以： - 要求按平台规则申请**超时赔付**； - 或选择**取消订单退款**（若您不再需要）。 为了帮您推进，我已把这两个方案同步操作： --- contact_human_support 紧急物流与发货核查 用户同时提出两个诉求：① 要求实时查询快递单号 SF1234567890（索尼 WH-1000XM5）的物流轨迹，确认今天能否到达；② 质疑小米蓝牙耳机 Air 3（订单 ORD-20250208-67890）已显示“待发货”但上周下单仍未发出，要求核实卡在哪个环节，若超时未发货需申请赔偿。两次查询均因系统限制未能得到实时物流与确切处理阶段，请人工介入核实并给出明确答复与解决方案。 high
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在逻辑理解和用户沟通方面表现卓越。它不仅深刻理解了工具调用失败背后的不同业务与技术含义，还能以极具亲和力的专业客服口吻进行转化。在披露数据时效性方面做得非常到位，严格遵守了核心规则。唯一的明显不足在于工具调用的参数规范性：遗漏了定义的必填参数 order_id，这在实际 Agent 部署中可能导致调用失败。若能保持参数的精确性，这将是一个完美的回答。 【KIMI】整体而言，候选人的表现较为出色，能够准确识别和解释工具调用结果，针对用户的核心诉求提供了完整且合理的解决方案，同时在回复中体现了较强的同理心和用户沟通能力。但在解决方案的质量上还有一定提升空间，如可以进一步优化 contact_human_support 的 context 字段内容，使其更加简洁明了。
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